程序重用度计算

❶ c语言中怎么计算程序运行占用的内存(请教编程高手)

学习

❷ 如何在一个C语言程序中实现重复计算

只要设个循环就可以了 #include <stdio.h> main() { int a, b; char end=' '; while(end!='q') { scanf("%d %d", &a, &b); printf("%d\n", a + b); getchar(); end=getchar(); } } 就这样了按q退出 按其他键继续计算 第一个getchar（）是为了消除你在输入2个数字之后按的那次回车

❸ 面向对象程序设计哪两个方面简化了程序员的代码重用

继承 和 多态。

面向对象编程（Object Oriented Programming，OOP，面向对象程序设计）是一种计算机编程架构。OOP 的一条基本原则是计算机程序是由单个能够起到子程序作用的单元或对象组合而成。OOP 达到了软件工程的三个主要目标：重用性、灵活性和扩展性。为了实现整体运算，每个对象都能够接收信息、处理数据和向其它对象发送信息。

【继承】继承是让某个类型的对象获得另一个类型的对象的特征。通过继承可以实现代码的重用：从已存在的类派生出的一个新类将自动具有原来那个类的特性，同时，它还可以拥有自己的新特性。
【多态】多态是指不同事物具有不同表现形式的能力。多态机制使具有不同内部结构的对象可以共享相同的外部接口，通过这种方式减少代码的复杂度。

面向对象程序设计中的概念主要包括：对象、类、数据抽象、继承、动态绑定、数据封装、多态性、消息传递。通过这些概念面向对象的思想得到了具体的体现。
1）对象 对象是运行期的基本实体，它是一个封装了数据和操作这些数据的代码的逻辑实体。
2）类 类是具有相同类型的对象的抽象。一个对象所包含的所有数据和代码可以通过类来构造。
3）封装 封装是将数据和代码捆绑到一起，避免了外界的干扰和不确定性。对象的某些数据和代码可以是私有的，不能被外界访问，以此实现对数据和代码不同级别的访问权限。
4）继承 继承是让某个类型的对象获得另一个类型的对象的特征。通过继承可以实现代码的重用：从已存在的类派生出的一个新类将自动具有原来那个类的特性，同时，它还可以拥有自己的新特性。
5）多态 多态是指不同事物具有不同表现形式的能力。多态机制使具有不同内部结构的对象可以共享相同的外部接口，通过这种方式减少代码的复杂度。
6）动态绑定 绑定指的是将一个过程调用与相应代码链接起来的行为。动态绑定是指与给定的过程调用相关联的代码只有在运行期才可知的一种绑定，它是多态实现的具体形式。
7）消息传递 对象之间需要相互沟通，沟通的途径就是对象之间收发信息。消息内容包括接收消息的对象的标识，需要调用的函数的标识，以及必要的信息。消息传递的概念使得对现实世界的描述更容易。
8）方法 方法（Method）把执行的代码整合在一个方法中，当需要做这些动作的时候直接通过调用这个方法而达到使用的目的。

❹ 在一个具体的程序中，程序的复杂度是如何计算的

算法的复杂性

算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面，所需的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高；反之，所需的资源越低，则该算法的复杂性越低。

计算机的资源，最重要的是时间和空间（即存储器）资源。因而，算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。

不言而喻，对于任意给定的问题，设计出复杂性尽可能低的算法是我们在设计算法时追求的一个重要目标；另一方面，当给定的问题已有多种算法时，选择其中复杂性最低者，是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。

简言之，在算法学习过程中，我们必须首先学会对算法的分析，以确定或判断算法的优劣。

1.时间复杂性：
例1：设一程序段如下（为讨论方便，每行前加一行号）
(1) for i:=1 to n do
(2) for j:=1 to n do
(3) x:=x+1
......
试问在程序运行中各步执行的次数各为多少？
解答：
行号 次数(频度)
(1) n+1
(2) n*(n+1)
(3) n*n
可见，这段程序总的执行次数是：f(n)=2n2+2n+1。在这里，n可以表示问题的规模，当n趋向无穷大时，如果 f(n)的值很小，则算法优。作为初学者，我们可以用f(n)的数量级O来粗略地判断算法的时间复杂性，如上例中的时间复杂性可粗略地表示为T(n)=O(n2)。

2.空间复杂性:

例2:将一一维数组的数据(n个)逆序存放到原数组中,下面是实现该问题的两种算法:

算法1:for i:=1 to n do

b[i]:=a[n-i+1];

for i:=1 to n do

a[i]:=b[i];

算法2:for i:=1 to n div 2 do

begin

t:=a[i];a[i]:=a[n-i-1];a[n-i-1]:=t

end;

算法1的时间复杂度为2n,空间复杂度为2n

算法2的时间复杂度为3*n/2,空间复杂度为n+1

显然算法2比算法1优，这两种算法的空间复杂度可粗略地表示为S(n)=O(n)

信息学比赛中，经常是：只要不超过内存，尽可能用空间换时间。

❺ 函数和类两种程序模块都可以实现软件重用，它们之间的区别是什么

函数是基于参数集的功能抽象模块，以调用方式实现软件重用，函数之间没有逻辑关系。 类是数据属性与操作的封装，以继承方式实现软件重用，类之间构成有向无回图的类格。

❻ 求算一个程序的空间复杂度和时间复杂度

空间复杂度一般不用算的。时间复杂度的计算一般就是简单的数学公式，比如说二分查找就是logn的，因为它要找这么多次嘛，没有什么特别难算的。

❼ 软件工程试题，谁知道答案

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软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效、实用和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、操作系统、编译器、数据库、游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，如工业、农业、银行、航空、政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作效率和生活效率 。

❽ 程序中的时间复杂度是怎么计算的

算法复杂度的介绍，见网络：
http://ke..com/view/7527.htm

时间复杂度
时间频度
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

计算方法
1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n））
分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。
2. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））

例：算法：
for（i=1;i<=n;++i）
{
for(j=1;j<=n;++j)
{
c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 ，执行次数：n的平方 次
for(k=1;k<=n;++k)
c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 ，执行次数：n的三次方 次
}
}
则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级
则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c
则该算法的 时间复杂度：T（n）=O（n^3） 注：n^3即是n的3次方。
3.在pascal中比较容易理解，容易计算的方法是：看看有几重for循环，只有一重则时间复杂度为O（n）,二重则为O（n^2），依此类推，如果有二分则为O(logn)，二分例如快速幂、二分查找，如果一个for循环套一个二分，那么时间复杂度则为O(nlogn)。

分类
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),
线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，
k次方阶O(n^k), 指数阶O(2^n) 。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

关于对其的理解
《数据结构（C语言版）》------严蔚敏 吴伟民编著 第15页有句话"整个算法的执行时间与基本操作重复执行的次数成正比。"
基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，于是算法的时间量度可以记为：T(n) = O( f(n) )
如果按照这么推断，T(n)应该表示的是算法的时间量度，也就是算法执行的时间。
而该页对“语句频度”也有定义：指的是该语句重复执行的次数。
如果是基本操作所在语句重复执行的次数，那么就该是f(n)。
上边的n都表示的问题规模。

以下来自网络知道：

对于这些算法
(1) for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
s++;

(2) for(i=1;i<=n;i++)
for(j=i;j<=n;j++)
s++;

(3) for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=i;j++)
s++;

(4) i=1;k=0;
while(i<=n-1){
k+=10*i;
i++;
}

(5) for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=i;j++)
for(k=1;k<=j;k++)
x=x+1;

对应的时间复杂度为：

1.时间复杂度O(n^2)
2.时间复杂度O(n^2)
3.时间复杂度O(n^2)
4.时间复杂度O(n)
5.时间复杂度O(n^3)

一般来说，时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数)
比如：一般总运算次数表达式类似于这样：
a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f
a<>0时，时间复杂度就是O(2^n);
a=0,b<>0 =>O(n^3);
a,b=0,c<>0 =>O(n^2)依此类推

那么，总运算次数又是如何计算出的呢？
一般来说，我们经常使用for循环，就像刚才五个题，我们就以它们为例
1.循环了n*n次，当然是O(n^2)
2.循环了(n+n-1+n-2+...+1)≈(n^2)/2，因为时间复杂度是不考虑系数的，所以也是O(n^2)
3.循环了(1+2+3+...+n)≈(n^2)/2,当然也是O(n^2)
4.循环了n-1≈n次，所以是O(n)
5.循环了(1^2+2^2+3^2+...+n^2)=n(n+1)(2n+1)/6(这个公式要记住哦)≈(n^3)/3，不考虑系数，自然是O(n^3)

另外，在时间复杂度中，log(2,n)(以2为底)与lg(n)(以10为底)是等价的，因为对数换底公式：
log(a,b)=log(c,b)/log(c,a)
所以，log(2,n)=log(2,10)*lg(n),忽略掉系数，二者当然是等价的

❾ 计算机专业程序代码算重复率吗

文科专业和理科专业完全不同。文科专业毕业论文大部分是文字，理科专业论文包含公式，绘画、程序等，那么计算机专业程序代码算重复率吗？paperfree小编给大家讲解。

计算机专业的学生也担心自己的重复率。虽然不同文科引用了大量文献，但计算机专业程序会参与论文查重吗？如何计算论文的重复率？

计算机专业程序参与查重吗？

计算机专业一般分为文本和程序代码两部分，文本部分和程序代码一般参与重复检查，如程序代码如果抄袭了，那么也会查重，我们需要对引用部分进行参考文献标注。

如何计算程序的重复率？

查重软件会根据论文仔细识别程序部分，然后进行检测。论文图片和图表不参与查重，连续重复13个字计算为重复率。如果同一段在文章中多次出现近一半，也会计入重复率。不要以为程序设计不会查重而掉以轻心。论文查重的原理是一样的，理科论文也需要参考文献，我们也要正确标注。

理科论文和文科论文的查重原理没有区别。虽然我们在准备毕业论文时专注于程序，但文本部分是我们设计的结构、思路、过程描述等，是论文的重要组成部分。

❿ 重复性怎么计算

将测量列(10次测量结果，n=10)用贝塞尔公式计算即可。如果要计算由标准装置重复性引入的标准不确定度，则应该用平均值的实验标准偏差来表征。

即：还要将该单次测量结果的实验标准偏差(重复性)再除以根号m(m为实际测量次数，通常m≤n，自由度仍然为n-1。

贝塞尔曲线(Bézier curve)，又称贝兹曲线或贝济埃曲线，是应用于二维图形应用程序的数学曲线。一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线，贝兹曲线由线段与节点组成，节点是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋，我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的。

贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线，在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具，如PhotoShop等。在Flash4中还没有完整的曲线工具，而在Flash5里面已经提供出贝塞尔曲线工具。